El apoyo que potencia tu investigación desde el inicio hasta más allá de su publicación.
El servicio de Research Data Management de la Universidad de los Andes, liderado por el Data Steward, ofrece acompañamiento experto en cada etapa del ciclo de vida de los datos. Desde la planificación y recolección hasta la preservación y reutilización, te ayuda a cumplir con estándares éticos, legales y técnicos, aumentando el impacto, la reproducibilidad, la seguridad y la visibilidad de tu investigación.
- Planes de gestión de datos de investigación.
- Almacenar y compartir datos de investigación.
- Publicar y citar data sets.
- Cumplimiento normativo.
- Apoyo en análisis, limpieza y extracción de datos, a través del equipo de data scientist.
Además, ofrece capacitaciones gratuitas presencia o en línea en la gestión de datos.
Max Koelbl
Data Steward Research Data Management UANDES
Asesor en Centros de Investigación y ESE
mkoelbl@uandes.cl
Convierte la planificación de datos en una ventaja competitiva:
El Data Steward te ayuda a cumplir con los requisitos de los financiadores y anticipar desafíos antes de que surjan.
Guía paso a paso para utilizar DMPTool con la plantilla de la Universidad de los Andes
Getting Started with the DMPTool Video Tutorial
1er paso: Acceder a la plataforma DMPTool
- Abre tu navegador web e ingresa a la página oficial: https://dmptool.org
- Una vez en la página, haz clic en el botón “Sign Up” (ubicado en la esquina superior derecha, ve cuadro 1).
 |
| Cuadro 1: Página de DMPTool y registración. |
- En la próxima ventana, ingresa tu correo institucional y haz clic en “Continue”. En caso de que ya no cuentas con un correo “@uandes” o “@miuandes”, utiliza el correo personal.
 | 1d) En la ventana siguiente, ingresa tu nombre y apellido (ve cuadro 2). Si en el campo “Institution” no se muestra por defecto “Universidad de los Andes, Chile (uandes.cl)”, comienza a ingresar el nombre tal cual en el campo y elige el registro correspondiente cuando aparezca. Define una clave, acepta los términos y condiciones y haz clic en “Sign up”. |
| Cuadro 2: Crear una cuenta nueva en DMPTool. | |
- Después de crear tu cuenta, te llegará un correo de confirmación. ¡Estás listo para utilizar DMPTool! Dirígete nuevamente a https://dmptool.org, esta vez haz clic en “Login”.
- En la ventana siguiente, ingresa tu correo y haz clic en “Continue”. Después, ingresa tu clave y elige “Sign in”.
- Se te debería presentar la siguiente vista (ve cuadro 3):
 |
| Cuadro 3: Tablero de DMPTool. |
2do paso: Orientación en DMPTool y configuración
Desde acá tienes varias opciones (ve cuadro 4):
 |
| Cuadro 4: Opciones en la interfaz de DMPTool. |
- En los enlaces azules al lado derecho del logo de la UANDES, tienes la opción de dirigirte a la página del Research Data Management UANDES, la página de Biblioteca y la página principal de la Universidad. Además, aparece el enlace con el correo de contacto al Research Data Management, que puedes utilizar en caso de dudas o preguntas.
- En “Dashboard” siempre podemos volver a esta vista del tablero.
- En “Create Plan” podemos crear un plan de gestión de datos (ve paso 3).
- En “Public Plans” se encuentran diferentes planes de gestión de datos que se crearon y publicaron en la plataforma DMPTool, y en “Funder Requirements” podemos encontrar requerimientos de entidades financiadoras afiliadas con DMPTool, listos para descargar.
- En “About” podemos encontrar diferentes recursos, entre ellos material para resolver preguntas y aprender de cómo utilizar DMPTool.
- En el ícono de la persona (), encontramos la opción de modificar nuestro perfil, clave, correo electrónico asociado, etc.
3er paso: Crear un plan de gestión de datos con la plantilla de la UANDES
La plantilla de la Universidad de los Andes para el plan de gestión de datos (PGD) es adecuada para todas las necesidades de nuestra Universidad, y también cubre toda la información que requiere la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) en sus programas de financiación. Para crear un PGD basada en la plantilla, sigue los siguientes pasos:
- Haz clic en “Crear Plan”.
- En la siguiente ventana, ingresa el nombre del proyecto en “What research Project are you planning”. (ve cuadro 5). En “Select the primary research organization”, selecciona la Universidad de los Andes. Deja “Select the primery funding organization” vacío y haz clic en la caja “No funder associated with this plan or my funder is not listed”, aunque tengamos un financiador cómo FONDECYT. Finalmente hacemos clic en “Create plan”.
 |
| Cuadro 5: Creación de un PGD en DMPTool con la plantilla UANDES. |
- En la próxima ventana, tenemos diferentes pestañas, en las cuales podemos complementar nuestro PGD (ve cuadro 6).
 |
| Cuadro 6: Completar el PGD en DMPTool con la plantilla institucional. |
- En “Project Details” definimos el nombre y resumen de nuestro proyecto, tal como el área de investigación, el financiador y las fechas de comienzo y cierre.
- En “Collaborators” podemos invitar a collegas o compañeros/as para trabajar con nosotros en el PGD.
- En “Write Plan” encontramos las diferentes secciones de la plantilla UANDES del PGD, que podemos rellenar para nuestro proyecto. Para cada sección tenemos una guía de apoyo en la barra lateral derecha, que nos indica cómo completar el PGD.
- En “Research Outputs” definimos resultados esperados para nuestra investigación, si aplica.
- En “Reques feedback” puedes enviar tu borrador del PGD a revisión por el Data Steward de la UANDES, que te dará retroalimentación para tu PGD y recomendaciones. Una vez lista la revisión, se te avisará por correo electrónico.
- En “Finalize” puedes publicar y/o registrar tu PGD, si necesita una ID y ser verificado por una organización externa (cómo por ejemplo, la ANID).
En “Download” puedes descargar tu PGD, una vez que lo finalizas en diferentes formatos y estilos
Crear rutinas simples, seguras y eficientes:
Te apoyamos en prácticas de recolección que aseguran la calidad de datos primarios y secundarios.
Tabla de Formatos Recomendados por Tipo de Archivo
| Tipo de archivo / dato | Formato recomendado | Formato aceptado, no preferido | Motivo FAIR / reproducibilidad |
|---|---|---|---|
| Datos tabulares (cuantitativos) | .csv, .tsv, .sav, .dta, .por | .xlsx, .xls | .csv es abierto y legible por máquina; Excel puede alterar datos al abrirlos. |
| Datos cualitativos (texto) | .txt, .rtf, .xml, .odt | .docx, .pdf | .txt y .xml permiten análisis; .pdf es menos reutilizable. |
| Imágenes | .tif, .png, .jpg | .gif, .bmp | .tif es sin compresión; .png sin pérdida; .jpg útil si es alta resolución. |
| Audio | .wav, .flac | .mp3 | Formatos sin pérdida, preservan calidad original. |
| Video | .mp4, .mov, .avi | .wmv | .mp4 es accesible y comprimido sin pérdida perceptible. |
| Datos geoespaciales (GIS) | .shp, .geojson, .kml, .gml | .kmz | Formatos abiertos garantizan interoperabilidad. |
| Bases de datos estructuradas | .xml, .json, .sql, .sqlite | .accdb, .mdb | .xml y .json son estándares de intercambio. |
| Datos en series temporales | .csv, .tsv, .json | .xls, .xlsx | Facilitan análisis reproducible con scripts. |
| Transcripciones / entrevistas | .txt, .xml, .odt | .docx | .txt asegura preservación; .xml permite etiquetado semántico. |
| Software / código fuente | .py, .r, .jl, .ipynb, .cpp, .java | .exe | Permiten auditoría y replicación; ideal con control de versiones. |
| Documentación / metadatos | .xml, .json, .rdf, .txt | .docx, .pdf | Metadatos estructurados aseguran interoperabilidad y reutilización. |
| Presentaciones | .pdf, .odp | .pptx | .pdf asegura estabilidad y preservación del formato. |
| Encuestas (cuestionarios) | .pdf, .xml, .xls | .docx | .pdf para distribución; .xml para interoperabilidad. |
| Modelos matemáticos / computacionales | .m, .r, .py, .nb, .xml, .json | .xls | Permiten replicación y acceso a la lógica del modelo. |
| Datos genómicos / biomédicos | .fasta, .fastq, .vcf, .sam, .bam | — | Estándares definidos por comunidades científicas específicas. |
Mejora la calidad de tu análisis desde la base:
Recibe guía en codificación, documentación y formatos óptimos para facilitar el procesamiento futuro.
Tu análisis con respaldo experto:
Te conectamos con servicios de ciencia de datos para análisis estadísticos, visualización y limpieza avanzada
Haz que tu investigación perdure:
El Data Steward te guía en depositar tus datos en repositorios seguros, con respaldo institucional garantizado.
Multiplica el impacto de tus datos:
Comparte tus resultados de forma abierta y ética, con apoyo para anonimización y elección de licencias.
Tus datos, una inversión que sigue rindiendo:
Al facilitar la reutilización, aumentas citaciones y contribuyes a la ciencia colaborativa.